Społeczeństwo informacyjne i jego udział w budowaniu bazy wiedzy o dziedzictwie narodowym Polski

ROCZNIKI GEOMATYKI 2013 m T XI m Z 2(59)

SPO£ECZEÑSTWO INFORMACYJNE I JEGO UDZIA£

W BUDOWANIU BAZY WIEDZY

O DZIEDZICTWIE NARODOWYM POLSKI

INFORMATION SOCIETY AND ITS PARTICIPATION

IN THE BUILDING OF A KNOWLEDGE BASE

ABOUT POLISH NATIONAL HERITAGE

Arkadiusz Ko³odziej

Politechnika Warszawska, Narodowy Instytut Dziedzictwa

S³owa kluczowe: infrastruktura informacji przestrzennej, INSPIRE, rejestr zabytków, obszary chronione, crowdsourcing, spo³eczeñstwo informacyjne, dziedzictwo narodowe

Keywords: spatial information infrastructure, INSPIRE, register of historic monuments, protected sites, crowdsourcing, information society, national heritage

Wstêp

Uwa¿a siê ¿e 80% danych posiada swoje odniesienie przestrzenne – to czêsto powtarzane

sformu³owanie w prezentacjach osób zajmuj¹cych siê systemami informacji przestrzennej ma zazwyczaj na celu podkreœlenie roli jak¹ we wspó³czesnym œwiecie pe³ni¹ dane geoprze-strzenne (Garson, Biggs, 1992). Jakkolwiek rzadko mo¿na spotkaæ siê ze wskazaniem Ÿród³a pochodzenia sformu³owania, warto uœwiadomiæ sobie, ¿e we wspó³czesnym œwiecie nie-ustannie szukamy Ÿróde³ wiarygodnej informacji o ró¿nych aspektach otaczaj¹cego œwiata. Po³o¿enie przestrzenne jest w tym kontekœcie informacj¹ kluczow¹, zw³aszcza w chwili kiedy roœnie dostêpnoœæ szybkich ³¹czy internetowych, a popularnoœæ aplikacji mobilnych dostêpnych na tych platformach wykorzystuj¹cych informacjê przestrzenn¹ roœnie w postê-pie geometrycznym.

Rosn¹ca dostêpnoœæ tych urz¹dzeñ doprowadzi niebawem do sytuacji, w której internet stanie siê wszechobecny. Nie bêdziemy mogli ju¿ rozró¿niaæ sytuacji online oraz offline, bo praktycznie wszystkie bêd¹ nale¿a³y do tej pierwszej kategorii. Pytanie, czy dane osoby ko-rzystaj¹ z sieci, czy te¿ nie, stanie siê nieaktualne. Populacjê bêdzie mo¿na podzieliæ wy³¹cz-nie na grupy aktywwy³¹cz-nie i bardziej pasywwy³¹cz-nie korzystaj¹ce z tego medium – stwierdzi³

Nieuchronnoœæ sytuacji, w której jako u¿ytkownicy urz¹dzeñ mobilnych stajemy siê (œwia-domie b¹dŸ nieœwia(œwia-domie) dostarczycielami informacji ka¿e postawiæ kilka pytañ, m.in.:

m Czy i w jaki sposób, wykorzystuj¹c posiadany zasób danych geoprzestrzennych je-steœmy w stanie przygotowaæ siê na rewolucjê w sposobie pozyskiwania i aktualizacji danych przestrzennych?

m Jakie s¹ korzyœci, ale i zagro¿enia wynikaj¹ce z zaanga¿owania wolontariuszy w pro-cesie pozyskiwania danych przestrzennych?

U¿ytkownicy pasywni

Przyk³adem potencja³u w postaci u¿ytkowników korzystaj¹cych z urz¹dzeñ mobilnych, którzy mog¹ dostarczaæ cennych informacji przestrzennych jest us³uga Google Traffic on

the Roads (Google, 2009). Wystarczy w tym celu korzystaæ z nawigacji Google Maps na

urz¹dzeniu mobilnym oraz mieæ aktywn¹ us³ugê Moja lokalizacja. System jest w stanie okreœliæ po³o¿enie u¿ytkownika bez koniecznoœci korzystania z systemu GPS. Odczytywane jest wówczas po³o¿enie u¿ytkownika w stosunku do znanych i najbli¿ej po³o¿onych lokaliza-cji wi-fi (tzw. hot-spotów) lub w stosunku do najbli¿ej po³o¿onej stalokaliza-cji nadawczej operatora sieci komórkowej. W jaki sposób dzia³a Google Traffic? Analiza ruchu danych na drogach mo¿e zostaæ uznana za wiarygodn¹ jeœli pochodzi z ró¿nych Ÿróde³ danych. Z tego te¿ wzglê-du dane pozyskiwane s¹ z czujników drogowych, flot samochodów korporacyjnych wspó³-pracuj¹cych z Google (np. korporacji taksówkowych) czy wreszcie samochodów prywat-nych. Najtañszym Ÿród³em informacji spoœród wymienionych powy¿ej jest ostatnia z nich – us³uga udostêpniaj¹ca anonimowo aktualne po³o¿enie i prêdkoœæ poruszania siê u¿ytkownika wykorzystuj¹cego mapy Google (rys. 1). Dane te analizowane s¹ przy wykorzystaniu spe-cjalnej us³ugi crowdsourcing feature, pozwalaj¹cej oszacowaæ bie¿¹cy poziom natê¿enia ru-chu, lecz równie¿ na podstawie analizy danych historycznych – wykonywaæ analizy predyk-tywne pozwalaj¹ce oszacowaæ ruch w najbli¿szej przysz³oœci (rys. 2).

U¿ytkownikiem pasywnym jest zatem osoba œwiadomie udostêpniaj¹ca dane przestrzenne (najczêœciej swoj¹ lokalizacjê). Co wa¿ne osoba taka nie jest anga¿owana w dalsze czynnoœci zwi¹zane z przetwarzaniem i publikacj¹ informacji, a czynnoœci te wykonywane s¹ w sposób automatyczny przez dedykowane do tego us³ugi danych.

U¿ytkownicy aktywni (crowdsourcing)

Jednym z najciekawszych zjawisk w dobie wspó³czesnego internetu jest crowdsourcing. Czêsto u¿ywane okreœlenie to równie¿ „praca w roju” okreœlaj¹ca istotê tego zjawiska pole-gaj¹c¹ na podziale bardzo z³o¿onego zadania/procesu na czynniki elementarne oraz zlecenie jego wykonania du¿ej (najczêœciej niezidentyfikowanej) grupie osób.

Crowdsourcing istnia³ d³ugo przed boomem internetowym. Przyk³adem siêgania do

m¹-droœci ludu by³ konkurs og³oszony ju¿ w roku 1714 przez rz¹d brytyjski oferuj¹cy nagrodê w wysokoœci od 10 000 do 20 000 funtów. Zadaniem, które zlecono ochotnikom by³ sposób jak najbardziej dok³adnego okreœlenia d³ugoœci geograficznej po³o¿enia statku. Chocia¿ nigdy nie przyznano nagrody g³ównej, najwiêksz¹ kwotê zainkasowa³ John Harrison, który przed-stawi³ metodê okreœlania d³ugoœci geograficznej za pomoc¹ chronometru i obserwacji gwiazd. Kolejnym przyk³adem partycypacji t³umu by³y prace nad s³ownikiem naukowym

prowadzo-nym na przestrzeni kilku dekad XIX wieku. Dziêki wspó³dzia³aniu du¿ej liczby ochotników uda³o siê stworzyæ listê ok. 6 milionów definicji s³ownikowych (Howe, 2009).

We wspó³czesnym œwiecie internet jest noœnikiem informacji pozwalaj¹cym organizowaæ ludzi i ³¹czyæ ich wokó³ okreœlonego zadania lub idei. Pozwala przez to na bardzo precyzyjne definiowanie zadañ oraz organizacjê pracy – t³um korzystaj¹cy z nowoczesnych form komu-nikacji staje siê zatem t³umem inteligentnym. Crowdsourcing jest zatem sposobem rozwi¹zy-wania problemów i wytwarzanie informacji poprzez ³¹czenie ludzi wokó³ wspólnej idei, bez której osoby te pozostawa³yby anonimowe. Ten sposób pracy jest dzisiaj u¿ywany przez firmy komercyjne (patrz przyk³ad Google Traffic), instytucje pañstwowe oraz ró¿ne najczê-œciej sformalizowane grupy u¿ytkowników.

Wyró¿nia siê 4 ró¿ne sposoby dzia³ania w ramach crowdsourcingu:

1) crowdfunding – wsparcie finansowe przez grupê osób okreœlonej innej osoby (np. artysty),

2) cloud labor – zaproszenie grupy ochotników do pracy nad zdefiniowanym proble-mem maj¹cym na celu znalezieniem najlepszego rozwi¹zania,

3) crowdvoting – zaproszenie grupy ochotników do oceny najlepszego proponowanego rozwi¹zania,

4) distributed knowledge – wykorzystanie wiedzy t³umu do zebrania i organizacji wiedzy z ró¿nych obszarów specjalizacji.

Projekt: Polska „Otwarte Zabytki”

W Polsce pierwszym przyk³adem ogólnopolskiej akcji crowdsourcingowej jest projekt fundacji Centrum Cyfrowego Projekt: Polska „Otwarte Zabytki”. Patronem merytorycznym, ale równie¿ beneficjentem tej akcji, jest Narodowy Instytut Dziedzictwa (NID) – instytucja, która w imieniu Ministerstwa Kultury i Dziedzictwa Narodowego prowadzi dzia³ania zwi¹za-ne z wdro¿eniem zapisów dyrektywy INSPIRE w obszarze zabytków. Problem z perspekty-wy NID zosta³ zdefiniowany w sposób nastêpuj¹cy: Czas na wdro¿enie zapisów dyrektyperspekty-wy INSPIRE jest bardzo krótki, zasoby jakim dysponuje Instytut s¹ równie¿ bardzo ograniczone – zdecydowano siê na wsparcie Centrum Cyfrowego w zakresie udostêpnienia rejestru za-bytków w postaci relacyjnej bazy danych funkcjonuj¹cej w NID. Baza danych stanowi³a Ÿród³o zasilenia systemu informatycznego Centrum Cyfrowego, a dane zosta³y udostêpnione na portalu www.otwartezabytki.pl. W okresie od 3 lipca do 7 sierpnia 2012 r. zosta³ wykona-ny pierwszy etap projektu polegaj¹cy na udostêpnieniu aplikacji s³u¿¹cej do sprawdzania i uzupe³niania informacji zgromadzonych w rejestrze zabytków NID (m.in. nazwa zwyczajo-wa, aktualny adres oraz geolokalizacja w postaci przybli¿onej lokalizacji punktowej obiektu). W tak krótkim okresie uda³o siê sprawdziæ i uzupe³niæ si³ami wolontariuszy ok. 7900 obiek-tów wpisanych do rejestru zabytków (z tego ponad 1000 obiekobiek-tów zosta³o sprawdzonych zgodnie z regu³¹ potrójnego, œlepego sprawdzenia – obiekt zatwierdzany by³ jako pewny w przypadku potwierdzenia z 3 niezale¿nych Ÿróde³ tych samych danych). W akcji uczestni-czy³o ponad 7000 osób, w tym ok. 500 osób za³o¿y³o konto w serwisie. Projektowi towarzy-szy³y równie¿ plenerowe spacery w towarzystwie profesjonalnego przewodnika po³¹czone z akcj¹ grupowego uzupe³niania zabytków.

Obecnie portal www.otwartezabytki.pl posiada rozszerzon¹ funkcjonalnoœæ polegaj¹c¹ m.in. na mo¿liwoœci dodawania zdjêæ zabytków oraz alarmowania o aktualnym stanie zabyt-ku (rys. 3 i 4).

Projekt: Wiki lubi zabytki

Przyk³adem kolejnego projektu crowdsourcingowego, w którym aktywnie uczestniczy³ Narodowy Instytut Dziedzictwa, jest projekt „Wiki lubi zabytki” (2013). Realizowany wspólnie z fundacj¹ Wikimedia Polska, mia³ na celu wykonanie zdjêæ wszystkich obiektów wpisanych do rejestru zabytków oraz okreœlenie ich geolokalizacji (rys 5 i 6). Projekt realizowany by³ w okresie jednego miesi¹ca – wrzeœnia 2012 roku. W drugiej edycji konkursu udzia³ wziê³o ok. 700 osób, przesy³aj¹c w sumie blisko 51 000 zdjêæ zabytków rejestrowych Polski. Efekt pracy wikipedystów obejrzeæ mo¿na na stronie internetowej projektu www.wikizabytki.pl

Wnioski

Dzia³aniom zwi¹zanym z w³¹czeniem wolontariuszy w proces pozyskiwania informacji przestrzennej towarzyszyæ powinien bezwzglêdnie proces walidacji danych wytworzonych w projektach spo³ecznoœciowych. W przypadku danych o zabytkach, dane o przybli¿onej lokalizacji zestawiane s¹ z dostêpn¹ w NID dokumentacj¹ rejestrow¹ (rys. 7). Niestety bar-dzo czêsto brakuje w niej informacji o dok³adnej lokalizacji obiektu, z drugiej strony czêsto

Rys. 8. Efekty pracy wikipedystów dla obszaru ca³ej Polski (Ÿród³o – opracowanie w³asne)

znaleŸæ mo¿na szczegó³owy opis lub nawet zdjêcie obiektu. Zestawiaj¹c dane archiwalne z danymi wytworzonymi w ramach projektów takich jak „Wiki lubi zabytki” lub „Otwarte zabytki” osi¹ga siê swoistego rodzaju synergiê dzia³añ zmierzaj¹c¹ do przyspieszenia procesu pozyskiwania wiarygodnej informacji przestrzennej.

Efekty pracy wikipedystów dla obszaru ca³ej Polski przedstawiono na rysunku 8. Widaæ wyraŸnie zró¿nicowanie aktywnoœci w zale¿noœci od regionu Polski. W pó³nocnej czêœci Polski (powy¿ej woj. warmiñsko-mazurskiego) znajduje siê punkt po³o¿ony poza granic¹ Polski. Potwierdza to koniecznoœæ kontroli jakoœciowej opracowanych danych.

Literatura

Garson G.D., Biggs R.S., 1992: Analytic mapping and geographic databases. Newbury Park, London: Sage. Howe J., 2009: Crowdsourcing: Why the power of the crowd is driving the future of business. New York:

Three Rivers Press.

ród³a internetowe (stan na 7.07.2013 r.)

Deutsche bank research: The desire for (digital) mobility is inexorable.

http://www.dbresearch.de/servlet/reweb2.ReWEB?addmenu=false&document=PROD0000000000292718& rdShowArchivedDocus=true&rwnode=DBR_INTERNET_DE-PROD$TM&rwobj=ReDisplay.Start.class&rwsite= DBR_INTERNET_DE-PROD

Google official blog: The bright side of sitting in traffic: Crowdsourcing road congestion data. Google Corpo-ration. 25 sierpieñ 2009. http://googleblog.blogspot.com/2009/08/bright-side-of-sitting-in-traffic.html Projekt Otwarte zabytki. http://www.otwartezabytki.pl/

Projekt Wiki lubi zabytki! http://wikizabytki.pl/

Abstract

In the paper, a growing role of geospatial localization in presentation of various phenomena is indicated, as well as participation of the society in acquisition and use of geospatial data arising from access to Internet and mobile appliances. Passive and active users were defined.

Two projects are presented, constituting the first national crowdsourcing action based on voluntary participation. They were realized during summer 2012 and each of them lasted for about one month. The first project was led by Centrum Cyfrowe foundation and the second by Wikimedia Polska founda-tion. Their co-organizer and at the same beneficiary is the National Heritage Institute.

The first project - Poland „Open Monuments” – served to check and supplement ca. 7900 objects entered into the register of monuments. In the second one – Wiki Likes Monument– ca. 51,000 photos were made and geolocalization of each object entered into the register was determined. Comparing the archive data and those acquired from the a/m projects a considerable acceleration in acquisition of reliable spatial information was found, but at the same time necessity to have quality control of this information.

mgr in¿. Arkadiusz Ko³odziej akolodziej@nid.pl

objêty dzia³aniem us³ugi Google Traffic (Ÿród³o: Google Maps)

Rys. 2. Szacowanie natê¿enia ruchu samochodowego na podstawie danych historycznych – najbli¿szy pi¹tek, godz. 16:30, centrum Warszawy (Ÿród³o: Google Maps)

Rys. 4. Modu³ mapowy oparty o rozwi¹zanie Google Maps s³u¿¹cy geokodowaniu danych z rejestru zabytków wykorzystywany w ramach projektu Otwarte Zabytki

zabytków przekazanych wolontariuszom przez NID oraz uzupe³nionych danych: adresowych, geolokalizacyjnych i zdjêæ zabytków (Ÿród³o: wikipedia.pl) Rys. 6. Modu³ mapowy oparty o rozwi¹zanie Google Maps s³u¿¹cy geokodowaniu danych z rejestru zabytków wykorzystywany w ramach projektu „Wiki lubi zabytki” (Ÿród³o: wikipedia.pl)

c – widok Google SreetView pozwala wirtualnie „przyjrzeæ” siê zabytkowi dziêki okreœleniu po³o¿enia (Ÿród³o: Google Street View); d – te same dane opracowane w systemie GIS, udostêpnione za pomoc¹ systemu geoportal NID (Ÿród³o: materia³y NID)